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使用PyTorch构建自定义数据集（以MNIST为例）

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简介：
本教程介绍如何利用Python深度学习库PyTorch创建和处理自定义数据集，并通过MNIST手写数字数据集进行实践演示。 本段落将原始的numpy array数据在pytorch下封装为Dataset类的数据集，以便后续用于深度网络训练。 首先导入所需的库，并定义相关路径： ```python import os import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist import numpy as np from torch.utils.data.dataset import Dataset from PIL import Image import scipy.misc root_path = E:/coding_expytorchAlexnetdata ``` 注意：请根据实际情况调整`root_path`的路径设置。

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  • 使用PyTorch构建自定义数据集（以MNIST为例）
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  • 使用PyTorch构建LeNet网络并用MNIST数据集训练和测试
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    本项目利用Python深度学习库PyTorch实现经典的LeNet卷积神经网络，并通过MNIST手写数字数据集进行模型训练与效果验证。 最近在学习PyTorch，并手工复现了LeNet网络。以下是代码： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1， ``` 欢迎各位留言交流。